Il y a plus d’un milliard d’utilisateurs actifs des réseaux sociaux dans le monde, dont beaucoup sont fréquemment actifs et peuvent être connectés au moyen de leurs smartphones et tablettes. Les médias sociaux sont en effet devenus un réseau de communication principal dans la vie quotidienne des gens du monde entier. Saviez-vous que toute activité sur les réseaux sociaux génère des données insurmontables ? Ces mégadonnées n’attendent que d’être explorées. En fait, les médias sociaux incarnent désormais la principale et la plus grande source de données sur les consommateurs. Imaginez les centaines de milliers de publications sur les produits ou services d’une entreprise qui sont publiées chaque jour !
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Qu’est-ce que le Big Data ?
Le Big Data est essentiellement utilisé pour décrire la croissance exponentielle ainsi que la disponibilité des données structurées et non structurées. Une bonne gestion des mégadonnées peut en fait conduire à de bonnes idées ; vous pouvez être en mesure de déterminer la cause première des problèmes et des échecs ainsi que les comportements trompeurs qui affectent les revenus de votre entreprise.
Le Big Data permet d’établir des relations en termes de détermination des tendances commerciales, de qualité de la recherche, de liens entre les citations juridiques et de régulation des conditions de trafic Web routier concurrentes.
Cependant, travailler avec le Big Data est si complexe en raison de la multiplicité des ressources. Elle varie en fonction des capacités du groupe qui gère l’ensemble et compte tenu des applications qu’il utilise. Par exemple, des centaines de téraoctets peuvent être nécessaires avant que la taille des données ne soit considérée comme significative.
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Comment fonctionne le Big Data ?
Les mégadonnées sont une collection d’ensembles de données difficiles à traiter avec de simples outils de gestion de bases de données ou des applications de traitement de données traditionnelles. Les mégadonnées appliquent des statistiques inductives et des concepts d’identification de système non linéaire pour conclure des lois de régression, des relations non linéaires et des effets causaux provenant de grands ensembles de données pour montrer les relations, les dépendances ainsi que pour effectuer des prédictions de résultats et de comportements.
L’une des caractéristiques centrales de l’analyse des mégadonnées est la diffusion d’informations en temps réel ou quasi réel. Par conséquent, la latence doit être évitée chaque fois que possible. Par exemple, les données en mémoire sont bonnes, mais les données sur le disque en rotation à l’autre extrémité d’une connexion FC SAN ne le sont pas. C’est pour la raison que le coût d’un SAN à l’échelle nécessaire pour les applications d’analyse est très supérieur à celui des autres techniques de stockage.
Quels sont les avantages du Big Data ?
La technologie des mégadonnées offre des contributions importantes tout en présentant également des défis extraordinaires au développement du World Wide Web. Les progrès de l’analyse des mégadonnées ont généré des opportunités économiques telles que la prise de décision progressive dans les principaux domaines de développement comme celui des soins de santé, de l’emploi, de la productivité économique, de la criminalité, de la sécurité, des catastrophes naturelles et de la gestion des ressources.
Néanmoins, les analyses compétentes peuvent aboutir à une prise de décision affirmée et, par conséquent, de meilleures résolutions peuvent signifier de plus grandes compétences opérationnelles, des réductions de coûts et une diminution des risques. Tout comme de nombreuses nouvelles technologies de l’information, les mégadonnées peuvent entraîner des réductions de coûts considérables, des progrès considérables dans le temps requis pour effectuer une tâche informatique ou de nouvelles offres de produits et de services. À l’instar de l’analyse traditionnelle, le Big Data peut également prendre en charge les décisions commerciales internes. Les technologies et les concepts derrière le big data permettent aux organisations d’atteindre une variation d’objectifs. Connaissez les raisons pour lesquelles vous devriez explorer le Big Data avec l’analyse des médias sociaux.
Voici les avantages d’une bonne gestion du big data en marketing :
- Définissez les causes profondes des catastrophes, des problèmes et des défauts en temps quasi réel, ce qui permet d’économiser des milliards de dollars chaque année.
- Produire des coupons de vente au détail au point de vente en fonction des achats présents et passés du client.
- Envoyez des recommandations personnalisées aux appareils mobiles pendant que les clients sont dans la bonne zone pour profiter des offres.
- Recalculez des portefeuilles de risques entiers en quelques minutes.
- Trouvez rapidement les clients qui comptent le plus.
Les médias sociaux sont un modèle clé de la vitesse et de la variété associées au Big Data. Avec les médias sociaux, les données vous parviennent à une vitesse inconcevable et dans un certain nombre de formats, y compris des vidéos et des images. Seules les applications Big Data peuvent permettre aux organisations de gérer ces conversations sociales en temps réel. C’est pourquoi les médias sociaux sont en effet des montagnes de mégadonnées à explorer. Ne manquez pas la possibilité de comprendre ce que toutes les données disponibles signifient pour vos stratégies commerciales et marketing. Le Big Data est généralement associé au volume, à la vitesse, à la variété, à la variabilité et à la complexité qui sont également des caractéristiques de Social Media Analytics.
Raisons d’explorer le Big Data avec l’analyse des médias sociaux
Raison n° 1 Analyse et volume des médias sociaux. Les médias sociaux ont de nombreux facteurs qui contribuent à l’augmentation du volume de données à explorer. Il existe un flux de données non structuré ainsi qu’une augmentation des données de capteur et de machine à machine collectées. Une utilisation appropriée de Social Media Analytics peut aider à créer de la valeur significative pour les données pertinentes.
Raison n° 2 Analyse et vélocité des médias sociaux. Les données dans les médias sociaux sont diffusées à une vitesse exceptionnelle qui doit être traitée au bon moment. Il serait intéressant d’explorer cette fonctionnalité dans l’analyse des médias sociaux car c’est l’un des grands défis pour de nombreuses organisations.
Raison n° 3 Analyse et variété des médias sociaux. Les données dans les médias sociaux sont disponibles dans tous les types de formats. Les données numériques structurées dans les bases de données traditionnelles, les informations générées à partir d’applications métier, les documents texte non structurés, les e-mails, la vidéo, l’audio, les données boursières et les transactions financières sont tous disponibles dans différents types de formats.
Raison n° 4 Analyse et variabilité des médias sociaux. Les flux de données des réseaux sociaux peuvent être très imprévisibles avec des pics périodiques. De telles charges de données issues des tendances des médias sociaux, mélangées à des données non structurées, sont encore plus difficiles à gérer mais intéressantes à explorer.
Raison n° 5 Analyse et complexité des médias sociaux. Les données dans les médias sociaux proviennent de nombreuses sources. C’est un grand défi de subir les différents processus tels que la liaison, l’appariement, la connexion, la corrélation des relations, des hiérarchies et des liaisons de données multiples. C’est ainsi que les données peuvent être complexes et si elles ne sont pas gérées correctement, elles peuvent devenir incontrôlables.
Il est absolument essentiel d’en savoir plus sur l’exploration du Big Data avec l’analyse des médias sociaux. Si vous souhaitez vraiment optimiser votre site Web, vous devriez apprendre les meilleures façons de concevoir et de développer un site Web.
